Layers

Seq2Seq+Attention+Pytorch实现Translation

seq2seq-translation.ipynb数据集代码解析classEncoderRNN(nn.Module):def__init__(self,input_size,hidden_size,n_layers
YuHsin·2019-03-26 11:40

keras中的Merge层（实现层的相加、相减、相乘）

【时间】2019.03.25【题目】keras中的Merge层（实现层的相加、相减、相乘）详情请参考：Merge层一、层相加keras.layers.Add()添加输入列表的图层。
C小C·2019-03-25 19:49

LSTM函数详解

LSTM层keras.layers.recurrent.LSTM(units,activation='tanh',recurrent_activation='hard_sigmoid',use_bias
hellocsz·2019-03-25 18:03

pytorch学习笔记系列（6）：循环神经网络和双向循环神经网络---MNIST数据集

Pytorch中LSTM的定义如下：classtorch.nn.LSTM(*args,**kwargs)参数列表input_size：x的特征维度hidden_size：隐藏层的特征维度num_layers
BruceWu1234·2019-03-25 15:11

(9)自研框架的Weight关系图

运行入口程序Create_AI_Framework_In5Classes(Class1)的Neuron_Network_Entry.py代码，运行结果如下：在hidden_layers=[4,2]时，运行结果的第一行中的第一个
段智华·2019-03-25 10:34

基于keras的模型融合研究

fromkeras.layersimportMerge这一功能已不复存在，取而代之的则是一系列张量连接的方法，例如fromkeras.layersimportAdd，详见https://keras.io/zh/layers
Captain_F_·2019-03-19 15:44

机器学习笔记~faster-rcnn安装过程error: too few arguments to function

/include/caffe/layers里的，所有以cudnn开头的文件，例如cudn
zlibo丶·2019-03-16 13:15

keras卷积层参数

转自：https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/layers/convolutional_layer/卷积层Conv1D层keras.layers.convolutional.Conv1D
vita2dolce·2019-03-14 11:10

python深度学习--处理文本数据（one-hot; word Embedding)

importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportpylabfrompandasimportDataFrame,Seriesfromkerasimportmodels,layers
SunChao3555·2019-03-12 21:27

python深度学习--卷积神经网络可视化

importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportpylabfrompandasimportDataFrame,Seriesfromkerasimportmodels,layers
SunChao3555·2019-03-11 20:19

python深度学习--预训练网络：特征提取和模型微调（接dogs_vs_cats）

importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportpylab,osfrompandasimportDataFrame,Seriesfromkerasimportmodels,layers
SunChao3555·2019-03-10 13:55

seq2seq的实现方式（3）

defbuild_model(self):""""""encoder_input=layers.Input(shape=(self.input_seq_len,))encoder_embeding=layers.Embedding
花咪·2019-03-10 10:24

命名实体识别实践（bert+微调）

defbiuildModel(self):input_ids=layers.Input(shape=(self.max_seq_len,))input_mask=layers.Input(shape=(
花咪·2019-03-09 21:22

PyTorch中的循环神经网络RNN函数及词嵌入函数介绍

1.1torch.nn.RNN():可以接收一个序列的输入，默认会传入全0的隐藏状态，也可以自己定义初始的隐藏状态参数介绍:input_size:输入x的特征数量hiddien_size:隐藏层的特征数量num_layers
奔腾的小马达·2019-03-08 16:58

Fluid版本中中数据格式与v2版本接口有区别？

问题解答：在Fluid版本的PaddlePaddle中可以使用data_layout参数来表示数据的格式，即该参数可以指定tensor的格式，示例写法如下：hidden1=fluid.layers.fc
paddlepaddle·2019-03-08 11:15

训练的LOSS一直为0

htmlTensorFlow训练神经网络cost一直为0问题描述这几天在用TensorFlow搭建一个神经网络来做一个binaryclassifier，搭建一个典型的神经网络的基本思路是：定义神经网络的layers
KODGV·2019-03-07 16:49

Keras层的实现

keras中文文档https://keras.io/zh/layers/recurrent/keras源码分析https://www.jianshu.com/p/8dcddbc1c6d4实现自己的Keras
eat_the_frog·2019-03-06 19:10

python深度学习--卷积神经网络（mnist）

importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportpylabfrompandasimportDataFrame,Seriesfromkerasimportmodels,layers
SunChao3555·2019-03-05 14:23

[Pytorch]pytorch中的LSTM模型

Pytorch中LSTM的定义如下：classtorch.nn.LSTM(*args,**kwargs)参数列表输入数据格式：input(seq_len,batch,input_size)h0(num_layers
_我走路带风·2019-03-03 11:06

Keras深度学习试验（二）：卷积网络CNN

):首次运行代码会自动加载mnistimportnumpyasnpfromkerasimportbackendasKfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layers.convolu
Brikie·2019-03-02 21:29

基于LSTM对IMDB数据集进行情感分析

IMDB情感分析第一步导包fromkeras.preprocessing.textimportTokenizerfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layers.coreimportDense
Dulpee·2019-03-02 20:19

基于LSTM对IMDB数据集进行情感分析

IMDB情感分析第一步导包fromkeras.preprocessing.textimportTokenizerfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layers.coreimportDense
Dulpee·2019-03-02 20:19

Keras深度学习试验（一）：全连接网络

（1）baselineimportnumpyasnp fromkeras.datasetsimportmnist fromkeras.modelsimportSequential fromkeras.layers.coreimportDense
Brikie·2019-03-02 00:00

pytorch 官方文档-神经网络

神经网络的构建使用torch.nn模块.nn依赖于autograd来定义模型.一个nn.Module包含了layers和forward()向前传播方法.构造神经网络importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassNet
Claroja·2019-02-21 15:51

算法工程师修仙之路：Keras（七）

在最开始的例子中，我们通过叠加Dense层来构建网络：keras.layers.Dense(512,activati
fangzhan1109·2019-02-20 15:35

tf.layers.dense

tf.layers.dense(inputs,units,activation=None,use_bias=True,kernel_initializer=None,bias_initializer=tf.zeros_initializer
双木青橙·2019-02-20 13:16

Tensorflow——tf.layers.dense用法

dense：全连接层相当于添加一个层，即初学的add_layer()函数tf.layers.dense(inputs,units,activation=None,use_bias=True,kernel_initializer
SpareNoEfforts·2019-02-18 22:42

[tf]感觉keras就是个rubbish一个没有完工的半成品，bug遍地，以后能不用就不不用了

真的rubbishclassProject_layer(object):def__init__(self,num_classes):#self.multiclass_dense_layer=K.layers.Dense
VanJordan·2019-02-18 15:25

深度学习之风格迁移

1.可视化CNN特征AlexNet不同layers的特征可视化图，每3*3代表一个featurechannel：浅层：线条、角点中层：几何组
hr_net·2019-02-17 20:26

[LSTM学习笔记2]使用Keras开发LSTM

使用Keras开发LSTM可以分为6步：定义模型编译模型拟合模型评估模型使用模型进行预测1.定义模型(1)主要使用Sequential()类下的LSTM()和Dense(),如：layers=[LSTM
cskywit·2019-02-16 11:37

SGD BGD Adadelta等优化算法比较

下面哪种方法对超参数不敏感：1、SGD2、BGD3、Adadelta4、Momentum神经网络经典五大超参数:学习率(LearningRate)、权值初始化(WeightInitialization)、网络层数(Layers
向一一·2019-02-13 16:44

tensorflow RNN layer的搭建(GRU,LSTM等)

以GRU为例：importtensorflowastfdefget_encoder_layer(inputs,rnn_size,num_layers,layer_name):withtf.variable_scope
南阁风起·2019-02-07 14:59

深度学习——全连接层（Fully connected dence layers）原理解析

深度学习——全连接层（Fullyconnecteddencelayers）原理解析一、简介全连接层有多个神经元，是一个列向量(单个样本)。在计算机视觉领域正常用于深度神经网络的后面几层，用于图像分类任务。全连接层算法包括两部分：前向传播(Forward)和反向传播(Backward)二、算法解析前向传播(Forward)上图主要有5个变量，x,a,W,b,σx,a,W,b,\sigmax,a,W,
jmujsc·2019-02-03 12:20

Keras中使用如Leaky ReLU等高级激活函数的方法

我们经常用ReLU作为激活函数，一般写法如下：fromkerasimportlayersfromkerasimportmodelsmodel=models.Sequential()model.add(layers.Conv2D
Forizon·2019-02-02 17:12

ImportError:No module named 'tflearn '

起因是在引入tflearn.layers.convimportconv_2d,max_poll_2d报错，其实自己遇到过好多import的错误，不过慢慢也解决了。多半都是包没安装。
H轩轩轩轩哥哥·2019-01-30 14:05

第二话 3D地图基本控件——ArcGIS for JS 3D开发

3D基本控件加载1、测线测面控件（js代码）require(["esri/Map","esri/views/SceneView","esri/layers/SceneLayer","esri/widgets
ShineMan-·2019-01-28 18:09

[keras] 创建自定义层，以及关于build函数的一些疑惑

call__之前被调用一次，但是如果已经调用过了那么就不会被调用，看是否被调用的标志是self.built是否为True，如果是True,那么下一次__call__的时候就不会调用，所以我们调用官方的layers
VanJordan·2019-01-26 16:34

[tf]使用contrib中的函数进行l2正则化，以及colleciton机制进行数据的批量正则化

tf.contrib.layers.l2_regularizer(lambda)(w)：其中Lambda是正则化的参数。当然可以使用l1_regularizer进行L1的正则化。
VanJordan·2019-01-25 15:43

keras 中 Embedding层input_dim,output_dim个人理解

fromkeras.layers.embeddingsimportEmbeddingEmbedding(input_dim,output_dim,embeddings_initializer='uniform
CoderLife_·2019-01-25 09:05

keras 中 Embedding层input_dim,output_dim个人理解

fromkeras.layers.embeddingsimportEmbeddingEmbedding(input_dim,output_dim,embeddings_initializer='uniform
CoderLife_·2019-01-25 09:05

MXNet-SSD 再识--Mobilenet_v2

symbol/symbol_factory.pyelifnetwork=='mobilenet_v2':image_shape='3,224,224'network='mobilenet_v2'from_layers
读书才可解惑·2019-01-22 11:07

[tf]模仿keras写可重用的层

def__init__(self,cell_size,num_layers=1,keep_prob=1.,name='LSTM'):self.cell_size=cell_sizeself.n
VanJordan·2019-01-19 19:44

tensorflow中bn的使用

1损失函数得这样定义才行2training训练的时候True，预测的时候Falseout=tf.layers.batch_normalization(out,training=is_training)update_ops
masbbx123·2019-01-14 10:24

用Tensorflow搭建网络

层创建层创建密集连接层，并应用激活函数x=tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,3])linear_model=tf.layers.Dense(units=1)y=
凌逆战·2019-01-13 23:00

用Tensorflow搭建网络

层创建层创建密集连接层，并应用激活函数x=tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,3])linear_model=tf.layers.Dense(units=1)y=
凌逆战·2019-01-13 23:00

用Tensorflow搭建网络

层创建层创建密集连接层，并应用激活函数x=tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,3])linear_model=tf.layers.Dense(units=1)y=
凌逆战·2019-01-13 23:00

[tf]进行变量和层的重用

def__init__(self,cell_size,num_layers=1,keep_prob=1.,name='LSTM'):self.cell_size=cell_sizeself.num_layer
VanJordan·2019-01-13 10:46

Keras的dense层及其各种初始化方法

keras.layers.core.Dense(units,#代表该层的输出维度activation=None,#激活函数.但是默认lineruse_bias=True,#是否使用bkernel_initializer
bebr·2019-01-11 21:06

bert模型文本分类

至于数据格式不再做多谈，就是input、inputmask、label，其中segment_ids可以不用做文本分类，看下代码：importtensorflowastffromtensorflow.contrib.layers.pyth
旭旭_哥·2019-01-11 16:57

使用Keras 搭建卷积神经网络实现手写字体识别

importnumpyasnpfromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Dropout,Flattenfromkeras.layers.convolutionalimportConv2D
湾区小学生·2019-01-09 14:52
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